波士顿动力机器人智能升级，人类使绊也难挡
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波士顿动力也搞端到端AI了！这次升级，Atlas不仅能理解自然语言指令，还能自主规划动作并应对突发状况。只见操作员故意合上箱盖，机器人依然能识别变化并顺利打开箱子。即使箱子被人为移动位置，它也能精准感知环境变化并调整行动路径。当周围有遗漏的部件时，Atlas也能主动发现，并准确将其放入指定箱内。据悉，此次更新由波士顿动力联合丰田研究院共同推出，基于大型行为模型（LBM），推出了全新版本的AtlasMTS。新成果一经发布便引发热议，官方在YouTube发布的演示视频观看量迅速突破十万，点赞数超一
波士顿动力也搞端到端 AI 了！
这次升级，Atlas不仅能理解自然语言指令，还能自主规划动作并应对突发状况。
只见操作员故意合上箱盖，机器人依然能识别变化并顺利打开箱子。
即使箱子被人为移动位置，它也能精准感知环境变化并调整行动路径。
当周围有遗漏的部件时，Atlas也能主动发现，并准确将其放入指定箱内。
据悉，此次更新由波士顿动力联合丰田研究院共同推出，基于大型行为模型（LBM），推出了全新版本的 Atlas MTS。
新成果一经发布便引发热议，官方在 YouTube 发布的演示视频观看量迅速突破十万，点赞数超一万。
不少网友还注意到，机器人已能自然弯曲膝盖，纷纷表示：“这下背部不会受伤了。”
点赞高达 2.4K，看来大家对机器人“身体健康”也很关心呢～
关于这项全新能力的技术细节，官方也发布了详细报告。
给 Atlas 装上大脑
报告指出，通过端到端的语言条件策略，机器人可充分发挥自身潜力，实现稳健行走、精确落脚、下蹲、重心转移，同时有效避免自体碰撞。
该策略构建包含四个关键步骤：
收集具身行为数据；
处理、标注与整理数据；
训练神经网络模型；
通过测试任务评估策略表现。
更引人注目的是，此次大型行为模型采用了拥有 4.5 亿参数的扩散 Transformer 架构，并结合流匹配目标，能够将 30Hz 图像、本体感知信息及自然语言指令等多模态输入，实时转化为控制 Atlas 动作的精准指令。
通俗来说，Transformer 充当“全局之眼”，统筹整体动作结构与细节关联；扩散机制负责逐步细化，将模糊指令转化为具体动作；流匹配损失则提供真实参照，确保动作既符合物理规律，又能灵活适应多样场景。
在此过程中，波士顿动力的关键突破是将 Atlas 的模型预测控制器与 VR 操作界面深度融合，从而覆盖从指尖级精细操作到全身运动、伸展与位移等各类复杂任务。
这让远程操作员能够充分释放机器人潜能，实现人机动作与感知的高度同步。
尤为值得一提的是，此次升级让 Atlas 具备了自主处理意外的能力。
当出现零件掉落或箱盖未关等情况时，机器人能智能判断并做出恰当响应。
这简直如同为 Atlas 赋予了“大脑”！
不仅如此，官方表示，只要人类能够演示的动作，Atlas 都具备学习能力，例如系绳结、折叠椅子、翻转轮胎等皆可掌握。
不得不说，这种泛化学习能力令人惊叹。
告别液压，电驱机器人更适配 AI
提到波士顿动力机器人，不得不回顾 Atlas 的液压版本。
该版本已于 2024 年 4 月正式退役，并在 24 小时内被全电动新版本取代。
原因在于液压系统成本高昂、响应延迟，且难以与现代 AI 框架协同。
相比之下，电机驱动系统响应更快、能耗更低，且天然契合 AI 学习架构。
自转向电驱路线以来，波士顿动力持续推出新技能。
去年 8 月，Atlas 在机器人顶会 RSS 上展示了标准俯卧撑动作（当时尚无手指，可称“拳卧撑”）。
动作之流畅令人印象深刻。
两个月后，它已能胜任工厂任务，只需输入搬运起止坐标，即可全自动完成物品分装。
今年 5 月，波士顿动力再次升级，赋予机器人 3D 空间感知与实时物体追踪能力，可独立执行更复杂的工业流程。
此次大型行为模型（LBM）的引入，标志着其全面拥抱新一代智能控制技术。
在看完了波士顿动力从液压到电驱的转型后，再来看看国内始终坚持电驱路线的宇树科技。
从四足机器狗 Go 系列，到人形机器人 H1、G1、R1，宇树始终坚持“小而美”的电驱理念，凭借快速迭代在全球崭露头角。
如今，连能跳“芭蕾舞”的 180 型机器人也已亮相。
未来，随着电驱硬件与 AI 算法的深度融合，电驱机器人的时代才真正拉开序幕。
参考链接：
[ 1 ] https://www.youtube.com/watch?v=HYwekersccY
[ 2 ] https://bostondynamics.com/blog/large-behavior-models-atlas-find-new-footing/?wchannelid=7qr7eifvi1
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